\chapter{Introducci\'on}
	
\section{{\color{red}Las partes del cerebro}}

\section{{\color{red}Que es el tumor}}

\section{{\color{blue}Im\'agenes por resonancia magn\'etica}}
\label{sec:MRI}

La resonancia magn\'etica de im\'agenes es una poderosa t\'ecnica de
visualizaci\'on que permite obtener im\'agenes de la anatom\'ia interna de una
manera segura y no invasiva para el paciente. Basada en los principios de la
resonancia magn\'etica nuclear, sirve para conseguir una gran cantidad de
diferentes modalidades de visualizaci\'on. Entre estas, las m\'as comunmente
usadas son la T1 y la T2. Estos nombres hacen referencia a la se\~nal dominante
que es medida para producir el contraste que se observa en la imagen. Dado que
los tejidos con alto porcentaje de grasa tienen un tiempo T1 relativamente corto
en comparaci\'on con el l\'iquido, este tipo de im\'agenes suelen usarse para
localizar grasa en el cerebro. Las figuras \ref{fig:t1} muestran sucesivos cortes
de una imagen de este tipo. A su vez, dado que las areas con mayor l\'iquido
tienen un tiempo T2 relativamente corto en comparaci\'on con aquellas donde se
encuentra mayor cantidad de grasa, las im\'agenes del tipo T2 suelen usarse para
detectar l\'iquido. El edema, que puede observarse en muchos casos con la
presencia de tumor, aparece resaltado en este tipo de im\'agenes. En la figuras
\ref{fig:t2} se observan cortes de una imagen T2.\\ 
En estudios de visualizaci\'on de cerebros, otro tipo de imagen T1 es obtenida
comunmente luego de que al paciente se le inyecte un agente contrastante. Este
proceso permite obtener una imagen donde ciertos tejidos (los cuales no se
encuentran en estudios sobre pacientes sanos) reducen su tiempo T1
considerablemente apareciendo diferenciados en sus intensidades con respecto a
los dem\'as tejidos. Ejemplo de esto son aquellas areas donde se puede observar
la presencia de sangre y que luego de inyectado el agente aparecen
resaltadas. Pese a que el hecho de que estos tejidos aparezcan resaltados
indique una alta probabilidad de presencia tumoral, existe una gran cantidad de tipos de tumor y
su respuesta a este proceso de adiquisici\'on puede variar considerablemente. En
la figuras \ref{fig:t1c} se muestran cortes de una imagen T1 luego de la
inyecci\'on de l\'iquido contrastante. Otra de las modalidades normalmente usada
es la Flair (Fluid Attenuated Inversion Recovery). Esta secuencia permite
observar gran cantidad de tipos de lesiones encef\'alicas. Cuanto m\'as l\'iquido
libre, m\'as baja ser\'a la intensidad de se\~nal. As\'i, el l\'iquido
cefalorraqu\'ideo, las necrosis y el contenido de algunos quistes aparecen como
regiones oscuras. En las figuras \ref{fig:flair} se observan cortes de esta
modalidad.

\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1001}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1002}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1017}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1021}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1022}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1023}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1/t1024}}        
 \caption{Cortes axiales de una imagen T1}
 \label{fig:t1}
\end{image}

\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2001}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2002}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2003}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2006}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2008}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2009}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2010}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2011}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2017}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2018}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2019}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2020}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2022}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2023}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t2/t2024}}        
 \caption{Cortes axiales de una imagen T2}
 \label{fig:t2}
\end{image}

\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c001}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c002}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c003}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c005}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c018}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c019}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c020}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c021}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c022}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c023}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/t1c/t1c024}}        
 \caption{Cortes axiales de una imagen T1 con l\'iquido contrastante}
 \label{fig:t1c}
\end{image}

\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair001}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair002}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair003}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair004}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair005}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair006}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair009}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair011}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair016}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair017}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair018}}
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    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair020}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair021}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair022}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair023}}
    \subfigure{\includegraphics[width=20mm]{im/flair/flair024}}        
 \caption{Cortes axiales de una imagen Flair}
 \label{fig:flair}
 \end{image}

\subsection{{\color{red}Las modalidades}}

\section{{\color{blue}Por que se busca segmentar}} 

Hay varias motivaciones para desarrollar m\'etodos autom\'aticos y semi -
autom\'aticos de segmentaci\'on de im\'agenes m\'edicas. La aplicaci\'on de estos
tipos de estudios en el area cl\'inica o cient\'ifica requieren la obtenci\'on de
resultados precisos, pero depender de los especialistas para realizar estas
tareas implica una gran cantidad de tiempo invertido en cada estudio, obteniendo
resultados sujetos al profesional encargado. En esta secci\'on analizaremos las
aplicaciones de la segmentaci\'on de im\'agenes y presentaremos las debilidades
que se observa al realizar este proceso de manera manual.\\
En lo que respecta a tumores cerebrales, generalmente se busca detectar cambios y
medici\'on de volumen para as\'i evaluar el crecimiento del tumor o la respuesta
del mismo luego de un tratamiento. Actualmente los m\'etodos autom\'aticos poseen
una precisi\'on inferior a la obtenida mediante una segmentaci\'on manual y solo
resultan \'utiles en casos donde las diferencias a lo largo del tiempo son
f\'acilmente observables. La detecci\'on de cambios resulta importante tambi\'en
para medir la efectividad de un tratamiento, dado que los tumores responden de
diferentes maneras.\\
Pese a que las segmentaciones manuales resultan superiores a las obtenidas
mediante procesos autom\'aticos y semi-autom\'aticos,tambi\'en poseen serias
limitaciones. Por un lado, requieren gran cantidad de tiempo, y la calidad
depende fuertemente del esfuerzo dedicado a la tarea. Por otro lado, los
resultados var\'ian significativamente de acuerdo a quien realice la tarea,
as\'i como entre diferentes estudios. Esto hace que reproducir los resultados
sea pr\'acticamente imposible.\\ 
El realizar la segmentaci\'on mediante m\'etodos autom\'aticos y
semi-autom\'aticos tiene la ventaja de no estar sujeto a variaciones;
simplificando a su vez la repetici\'on del an\'alisis, por lo que las mediciones
sobre cambios de volumen resultan m\'as precisas. Estos m\'etodos tienen la
ventaja de que pueden ayudar a homogeneisar otras formas de
medici\'on y protocolos, incluyendo la cuantificaci\'on de edema y necrosis.\\
El estudio sobre la automatizaci\'on de el proceso de segmentaci\'on tumoral
representa una importante investigaci\'on sobre reconocimiento de patrones y
aprendisaje autom\'atico, dado que representa un problema que los especialistas
saben hacer, pero el desarrollo de m\'etodo autom\'atico y preciso resulta a\'un
dif\'icil de resolver. Esto se deriva del hecho de que para realizar dicha tarea
se necesita de t\'ecnicas avanzadas de procesamiento visual, incorporando a su
vez el conocimiento espec\'ifico del dominio del problema.

%CONTAR DE LAS CARACTERISTICAS DE PORQUE EL ENFOQUE MANUAL NO TIENE TANTAS
%VENTAJAS SOBRE EL AUTOMATICO

\section{{\color{blue}Por que es dif\'icil automatizar el proceso de
segmentaci\'on}}

A pesar de los aspectos enumerados y de la gran cantidad de estudios aplicados al
proceso de segmentaci\'on de tumores cerebrales en im\'agenes de resonancia
magn\'etica, los resultados actuales no logran alcanzar la calidad obtenida
mediante procesos manuales. En esta secci\'on observaremos varios de los aspectos
asociados al proceso de segmentaci\'on y que dificultan su automatizaci\'on.
Primero analizaremos los factores que deben ser considerados al momento de
realizar an\'alisis cuantitativos sobre im\'agenes de resonancia magn\'etica,
distinguiendo aquellos que atacaremos en este estudio, de los que no ser\'an
tomados en cuenta. Luego discutiremos aquellos factores que complican la
segmentaci\'on de tejidos tumorales en comparaci\'on con la de
tejidos sanos dentro del cerebro.\\
Uno de los aspectos primordiales que dificultan la segmentaci\'on y que atacamos
en este estudio, consiste en la disposici\'on de la informaci\'on a lo largo de
varias modalidades. Como presentamos en \ref{sec:MRI}, los estudios realizados
mediante resonancia magn\'etica se caracterizan por la necesidad de obtener
varias modalidades en cada estudio para poder observar los diferentes tipos de
tejidos. Esto se traduce en que a menor cantidad de modalidades disponibles a la
hora de realizar el proceso de segmentaci\'on, la capacidad de identificar las
distintas areas se ver\'a reducida considerablemente.\\
Se observan unos cuantos aspectos y artefactos que suelen estar presente en la
mayor\'ia de los caos. El ruido se encuentra presente en la mayor\'ia de las
im\'agenes modificando la se\~nal medida para cada v\'oxel. Una simulaci\'on de
este efecto se muestra en la figura \ref{fig:noise} \footnote{\cite{Cocosco1997}
\cite{Kwan1996}, \cite{Kwan1999}, \cite{Collins1998}}, y suele modelarse como una
Gaussiana independiente del tejido \cite{Sled1998}. El volumen parcial resulta de
la limitaci\'on de trabajar con resoluciones finitas a la hora de adquirir los
v\'oxeles. Dado que un v\'oxel tiene un tama\'no finito, este puede llegar a
representar mas de tejido, resultando as\'i la aparici\'on de este artefacto. La
intensidad resultante en estos v\'oxeles es una combinaci\'on de las intensidades
de los tejidos que se intersecan en el v\'oxel. Una simulaci\'on de este efecto
se muestra en la figura \ref{fig:partialvolume} \footnote{\cite{Cocosco1997}
\cite{Kwan1996}, \cite{Kwan1999}, \cite{Collins1998}}. La ausencia de
homogeneidad en la intensidad de la se\~nal hace referencia a la variaci\'on de
la misma a lo largo de un corte y a su vez entre diferentes cortes de un mismo
estudio. Este artefacto est\'a relacionado con las propiedades del ambiente de
adquisici\'on de las im\'agenes, y puede observarse m\'as f\'acilmente entre
cortes de los diferentes extremos de un mismo estudio. Un ejemplo de esto se
observa en la imagen
\ref{fig:contrast}.\\
La versatilidad de las im\'agenes por resonancia magn\'etica han llevado a la
creaci\'on de gran cantidad de protocolos para generar im\'agenes de propiedades
visuales similares. Esto resulta en que el proceso de adquisici\'on no posea una
medida calibrada, y que las intensidades obtenidas en cada imagen no tengan un
significado exacto con respecto al tejido que identifican \cite{Clatz2004}. Esto
puede generar problemas significativos en los m\'etodos de segmentaci\'on basados
en intensidades. A diferencia de otras modalidades como la de tomograf\'ia
computarizada mediante rayos X, las im\'agenes de resonancia magn\'etica tomadas
de un mismo paciente en el mismo scanner en diferentes momentos pueden resultar
diferentes unas de las otras debido a las dependencias de un scanner con respeto
a una gran cantidad de factores. Esto resulta en que las intensidades no tengan
un significado definido
\cite{Nyul2000}.\\ 
Ademas de estos aspectos que suelen observarse en la mayor\'ia de los estudios,
se pueden agregar otras propiedades que dificultan la tarea en cuesti\'on.
Ejemplo de esto son las distorciones geom\'etricas, los gaps entre los cortes, la
observaci\'on de p\'ixeles anisotr\'opicos, el efecto ``Gibbs-ringing''
\cite{Gering2003}, y finalmente la falta de alineaci\'on entre las im\'agenes y
los artefactos generados por el movimiento del paciente durante
la adquisici\'on.\\
Se observan varios factores que dificultan la aplicaci\'on directa de los
algoritmos de segmentaci\'on existentes que se utilizan con exito sobre
im\'agenes de pacientes sanos, pero los m\'as importantes son la dificultad de
predecir la disposici\'on espacial del tumor y la posible complejidad en la
distribuci\'on de las intensidades dentro del tejido tumoral, que suele escapar a
las hipótesis realizadas. Con respecto a este \'ultimo factor puede tambi\'en
observarse casos donde las intensidades de ciertas partes del tejido tumoral no
pueden distinguirse de las del tejido sano, incluso dentro de una misma imagen.
Esto afecta enormemente a los m\'etodos basados en intensidades de se\~nal, que
tambi\'en se ven limitados cuando el area de un tumor presenta intensidades
heterog\'eneas, o cuando diferentes areas de un mismo tumor presentan valores de
se\~nal separados en el espectro de intensidades.

\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=40mm]{im/artifacts/t1_noise_1}}
    \subfigure{\includegraphics[width=40mm]{im/artifacts/t1_noise_5}}
    \subfigure{\includegraphics[width=40mm]{im/artifacts/t1_noise_9}}        
 \caption{Ruido simulado usando BrainWeb}
 \label{fig:noise}
 \end{image}


\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=40mm]{im/artifacts/t1_partialvolume_1}}
    \subfigure{\includegraphics[width=40mm]{im/artifacts/t1_partialvolume_2}}
    \subfigure{\includegraphics[width=40mm]{im/artifacts/t1_partialvolume_3}}
    \caption{Volumen parcial simulado usando BrainWeb}
 \label{fig:partialvolume}
 \end{image}

\begin{image}
    \subfigure{\includegraphics[width=50mm]{im/artifacts/t1_contrast_1}}
    \subfigure{\includegraphics[width=50mm]{im/artifacts/t1_contrast_2}}
    \caption{Diferencias de contraste entre cortes de una misma imagen}
 \label{fig:contrast}
 \end{image}
